リテールデモストア：AWSプラットフォームを使用して魅力的な顧客体験を提供する実装を学べるリファレンス実装

#AWS

#顧客体験

若槻龍太

2023.01.23

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こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。

「リテールデモストア（Retail Demo Store）」は、AWSプラットフォームを使用して魅力的な顧客体験（CX=カスタマーエクスペリエンス）を提供するECサイトの実装を学べるリファレンス実装およびハンズオンワークショップです。

ソースコードはGitHub（aws-samples）で公開されています。

aws-samples/retail-demo-store

リテールデモストアは、CloudFormationテンプレートで簡単にデプロイしてしてアプリケーションのサンプルを試すことができるリファレンス実装と、そのリファレンス実装に対してビジネス要件に基づいた機能（パーソナライズ、チャットボット、A/Bテストなど）を追加して学ぶことができるハンズオンワークショップから構成されています。

リファレンス実装およびハンズオンワークショップ（のうち一部）を完成させた場合のアーキテクチャ図です。（サンプルページより引用）

リファレンス実装では、Webアプリケーションの配信はAmazon CloudFrontおよびAmazon S3、リクエストの処理はAmazon ECS（AWS Fargate）、CI/CDパイプラインはCodeシリーズが使用された構成となります。

試してみた

今回は、リファレンス実装をデプロイしてアクセスできるようにする所まで試してみます。（ハンズオンワークショップは次回以降に別途実施します。）

デプロイ

手順に従ってAWSリソースをCloudFormationでデプロイします。

Step 3 - Deploy to your AWS AccountでデプロイしたいリージョンからCloudFormation Stack Templateを開きます。今回は東京リージョンで試してみます。

スタック名およびたくさんのパラメーターの指定を求められますが、ここはすべて既定値とします。

スタックの作成が開始されます。手順によると約40分要するとのことです。

スタックの作成が完了しました。トップのretaildemostore配下にネストを含めて全部で62個（！）のスタックが作成されます。

実際の所要時間は、21:39にデプロイを開始して、22:32に完了しているので、約53分でした。

デモストアにアクセスしてみる

retaildemostoreスタックのoutputにリテールデモストアのWebアプリケーションのURL（CloudFront Distribution）があるのでアクセスします。

アクセスできました。サインイン/サインアップをするかどうか選べます。[Skip login for now]からサインイン無しでアクセスも可能です。

デモストアのツアーを試すことができます。不要であれば[Skip]します。

リテールデモストアのトップページにアクセスできました。

商品個別ページです。

商品をカートに追加する様子です。

世界最大のECサイト企業であるAmazonで培われた洗練されたUXをソースコードや実際のアーキテクチャ付きで体験できるのは、魅力的な顧客体験を提供する実装を学ぶ上でとても参考になりそうです。

ハンズオンワークショップ

ハンズオンワークショップは現時点で次の13個のメニューが用意されています。各詳細はドキュメントを参考にしてください。

AWS Service
- Amazon Personalize：類似アイテムのリコメンド、ユーザーの好みに基づく再ランキングやリコメンド
- Amazon Pinpoint：ウェルカムメッセージやリコメンドメッセージの動的な送信
- Amazon Lex：チャットボット
- Amazon OpenSearch：商品検索のための検索インデックス
- Amazon Location Services：実店舗に近づいた際に商品受け取り方法の通知
- Amazon Alexa：ハンズフリー注文
- Experimentation：A/Bテスト
パートナー製品
- Amplitude
- braze
- mParticle
- Optimizely
- Segment
- Layer0

それぞれ手順の実施に30分から2時間の時間を要します。

Amazon Personalizeを使用する場合はコストに注意

Amazon Personalizeを使用する場合はアイドル状態でも大きなコストが発生するので注意しましょう。

troubleshooting--faqs - aws-samples/retail-demo-store

高額な課金を防ぐために、使用後には推論エンドポイントなどのリソースを忘れずに削除するようにします。

A: The most costly service in the project for an idle deployment is Amazon Personalize. You can eliminate Personalize idle costs by stopping all Amazon Personalize recommenders and deleting all campaigns in the Retail Demo Store dataset group for Personalize. This just shuts down the real-time inference endpoints; the datasets and ML models will remain. You should also change all of the recommender and campaign ARN parameter values in the AWS Systems Manager Parameter Store to NONE, leaving the parameter values for filters and the event tracker alone. These parameter names start with /retaildemostore/personalize/ (e.g., /retaildemostore/personalize/recommended-for-you-arn). Once you complete these steps, the storefront will fall back to default behavior for recommending products from the catalog. To reactive Personalize, start the recommenders and create campaigns and then set the recommender and/or campaign ARNs back in the Systems Manager Parameter Store. The storefront will automatically start showing recommendations from Personalize again.